Узел «Линейные модели» объединяет в себе линейные классификаторы и регрессоры с обучением методом стохастического градиентного спуска и поддерживает различные функции потерь и штрафы.
Список параметров узла представлен в таблице ниже
Параметр | Возможные значения и ограничения | Описание |
Название | Ручной ввод Ограничений на значение нет | Название узла, которое будет отображаться в интерфейсе |
Описание | Ручной ввод Ограничений на значение нет | Описание узла |
Функция потерь для классификации | Раскрывающийся список со следующими значениями:
| Данный параметр задает функцию потерь для классификационной задачи. Предусмотрены следующие функции:
|
Функция потерь для регрессии | Раскрывающийся список со следующими значениями:
| Данный параметр задает функцию потерь для регрессионной задачи. Предусмотрены следующие функции:
|
Epsilon | Ручной ввод Неотрицательное число По умолчанию — 0,1 | Данный параметр задает Epsilon в функцию потерь |
L1 | Ручной ввод Число больше или равно 0 По умолчанию — 0,5 | Данный параметр задает значение L1-регуляризации |
L2 | Ручной ввод Число больше или равно 0 По умолчанию — 0,5 | Данный параметр задает значение L2-регуляризации |
Правило определения скорости обучения | Раскрывающийся список со следующими значениями:
| Данный параметр задает правило определения скорости обучения. Предусмотрены следующие:
|
Начальная скорость обучения | Ручной ввод Неотрицательное число По умолчанию — 0,001 | Данный параметр задает начальную скорость обучения |
Стандартизация | Раскрывающийся список со следующими значениями:
| Данные параметр отвечает за выбор метода стандартизации данных. Предусмотрены следующие методы:
|
Метод построения вероятностей | Раскрывающийся список со следующими значениями:
| Данный параметр задает метод построения вероятностей |
Показатель степени для изменения скорости обучения | Ручной ввод Неотрицательное число По умолчанию — 0,5 | Данный параметр задает показатель степени для изменения скорости обучения |
Добавить константу в модель | Чекбокс | Выбор данного чекбокса добавит константу в модель |
Перемешать наблюдения | Чекбокс | Выбор данного чекбокса указывает на необходимость перемешать наблюдения |
Seed | Ручной ввод числового значения По умолчанию — 42 | Начальное числовое значение для генератора случайных чисел |
Усреднение коэффициентов | Ручной ввод Число больше или равно 0 По умолчанию — 0 | Данный параметр задает вычисление усредненных коэффициентов в результирующей линейной модели |
Количество итераций | Ручной ввод Неотрицательное число По умолчанию — 1000 | Данный параметр задает количество итераций, после достижения алгоритм останавливается |
Ранняя остановка | Чекбокс | Выбор данного чекбокса указывает на необходимость ранней остановки алгоритма, если валидационная оценка не улучшается |
Размер % валидационной выборки для ранней остановки | Ручной ввод Число больше 0 и меньше 1 По умолчанию — 0,1 | Данный параметр задает долю обучающих данных, которые нужно отложить в качестве валидационного набора для ранней остановки |
Допустимая погрешность | Ручной ввод Неотрицательное число По умолчанию — 0,0001 | Данный параметр задает допустимую погрешность для оптимизации |
Результаты выполнения узла:
Узел «Линейные модели» имеет разные результаты в зависимости от решаемой задачи.
Результаты регрессии представлены следующими объектами:
- Тепловые карты для обучающей, валидационной и тестовой выборок (Аналогично узлу «Байесовская регрессия»).
- Таблица с метриками качества модели (Аналогично узлу «Байесовская регрессия»).
- Таблица с коэффициентами переменных (Аналогично узлу «Байесовская регрессия»).
Результаты бинарной классификации представлены следующими объектами:
- График ROC.
- График Lift.
- График Cumulative Lift.
- График Gain.
- График Cumulative Gain.
- Таблица с метриками качества модели.
- Таблица с метриками качества модели задачи классификации.
- Таблица с коэффициентами переменных.
Результаты многоклассовой классификации представлены следующими объектами:
- Таблица с метриками качества модели (Аналогично узлу «Логистическая регрессия»).
- Таблица с метриками качества модели задачи классификации (Аналогично узлу «Логистическая регрессия»).
- Таблица с коэффициентами переменных (Аналогично узлу «Логистическая регрессия»).